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BELB：一个生物医学实体链接基准
生物医学实体链接（BEL）是将实体提及与知识库进行关联的任务，在生命科学文献的信息提取流程中起着重要作用。我们回顾了该领域的最新研究，并发现由于该任务在生物医学文本挖掘的现有基准中缺失，不同研究采用不同的实验设置，使得基于已发表数据的比较存
PDF10 months ago
ICML利用符号库进行归纳推理的神经数学推理方法增强
通过离散型系统和抽象学习框架的组合，提出了 ABL-Sym 算法，将 Transformer 神经模型与符号数学库相结合，从而在数学推理数据集上显示出显著的准确性提高。
PDF2 years ago
EMNLP通过多阶段训练和辅助损失对抗新闻摘要中的主观倾向
本文提出两种技术来使系统对文章不同部分的重要性敏感，一种是使用随机排序的句子进行预训练，一种是使用基于 ROUGE 的 Auxiliary Loss 来分散整个文档中的重要性得分，这些技术可以显着提高基于强化学习的抽取系统的性能。
PDF5 years ago
ACL具有有限内存的语义表达能力
通过对组合语义分析机制的能力进行研究，我们证明为了描绘句子和语义表示之间的某些关系，具有句法投射特性的机制必须能够记住语义表示中无限的位置，而非投射机制则无需如此。这是这方面的首个结果，它对基于语法和神经系统都有影响。
PDF5 years ago
一种基于状态空间的分段线性循环神经网络方法，用于从神经测量数据重建非线性动力学
开发了一个半解析的最大似然估计方案，用于基于状态空间模型的分段线性递归神经网络（PLRNNs）中，可以在观察到的神经元时间序列中恢复出相关的动态，并直接将其与计算特性联系起来。
PDF8 years ago
神经机器翻译中适用于形态丰富语言的词表示模型
本文提出了使用字符和形态级别单词分解学习单词表示的若干结构，并将这些表示法纳入一种新颖的机器翻译模型中，通过一个硬注意力机制联合学习单词对齐和翻译，从而提高 morphologically rich languages 翻译成英语的机器翻译
PDF8 years ago
离散突触的神经网络中亚支配稠密区域实现简单学习与高计算性能
本文研究神经系统中的离散型突触权重在学习和优化中的应用，并通过学习随机模式来证明其性能。研究发现，这些离散型突触的特定配置可以通过简单学习协议轻松获得，并对干扰具有稳健性。同时，基于局部熵最大化的大偏差度量也提出了一些新的优化算法方案。
PDF9 years ago
神经系统中长距离投射导致非最佳组件放置但有短处理路径
通过优化算法，我们发现在不同的神经网络中，通过器件的重新排列可以显著减少总布线长度，而神经网络被优化的原因不仅仅是全局布线的最小化，还包括步骤处理的最小化。
PDF18 years ago